【专家看“新质”计量】宋明顺：浅谈数字化量传与溯源

学术 2024-10-21 13:56 北京

今年“世界计量日”的中国特别主题是“计量筑基新质生产力，促进可持续发展”，为学习贯彻“新质生产力”发展理念，发挥计量基础设施在“新质生产力”中的支撑保障作用，《中国计量》杂志特开设计量筑基新质生产力专栏，邀请专家结合工作实践、专业或行业特点等谈“新质”计量的体会和感悟，并阐述理论对未来工作规划、工作重点等的实际指导意义。

浅谈数字化量传与溯源

原中国计量大学校长、国家计量战略专家委员会委员宋明顺

人类社会已进入数字化时代，数字技术推动计量科学与技术发生着深刻的变革，计量科学正迈入数字计量时代。数字计量是应用数字技术和先进的网络技术，通过数字化的计量仪器和数字化的量值传递与量值溯源体系，以实时、快速、低成本、更高效的方式实现量值单位统一、准确可靠。数字计量主要包括：计量和测量器具的数字化、量值传递与量值溯源的数字化、计量监管的数字化。在经济全球化的国际大背景下，数字计量已成为全球计量领域研究的热点。2018年，国际计量委员会（CIPM）制定了2030+战略并成立D-SI任务组，把计量数字化转型作为重点任务进行全球研究与合作；国际计量局（BIPM）/CIPM-国际法制计量组织（OIML）/国际法制计量委员会（CIML）联合任务组一致认为要与质量基础设施领域的所有利益相关方密切合作，积极开展工业计量、法制计量和科学计量活动以及流程的数字化转型工作，使用数字化国际单位制和FAIR数据准则来促进全球计量数字化转型进程。

数字量值传递与溯源是综合运用5G或更新一代通信网络乃至卫星通信网络（如北斗系统）、物联网（传感网）、边缘计算、数据孪生、元宇宙、大数据、大模型和人工智能技术，实现量值传递和量值溯源的数字化。

数字化量传溯源体系

数字化量值传递与溯源体系（以下简称“量传溯源体系”）包括数字化不确定度等级链路、自上而下的量值传递过程和自下而上的量值溯源过程（简称“一链路二过程”）。量值传递的关键过程——计量检定通过数字化的方式开展，量值溯源的关键过程——计量校准通过数字化开展。数字量值传递与溯源相较于传统（或目前的）量值传递与溯源有以下特点：（1）量值传递和溯源用的标准件或标准样品不是实物，而是数字化的标准件或标准样品。（2）计量仪器或测量仪器的直接检定和校准是通过数字孪生或元宇宙开展的，不是实物仪器之间的直接比对和校准。（3）标准件和计量仪器、测量仪器是通过通信网络（包括专用网络、卫星网络）传输的，而不再使用实物交通工具（如汽车、火车、飞机、轮船等）通过公路、铁路、航空和水运等运输。（4）数字检定和校准可即时、实时开展，无需等待和预处理，随着时间测量不确定度的提高，时间戳分辨率会更高，每秒检定和校准的次数将大幅提高，没有等待的概念。（5）检定证书和校准证书全部数字化，由于时间戳的采用和区块链技术的应用，证书具有绝对的唯一性，无法仿制和作假。（6）数字化的量值传递和溯源，自动建立起计量和测量仪器及结果的大数据，运用大模型和人工智能技术可自动的实施计量和测量的数字化监管。

数字化的量值传递和溯源可极大地节省成本，提高效率、实时性、准确性和可靠性，将各种风险降至最低。量值传递和溯源的数字化须建立起数字化的量值传递和量值溯源体系，该体系至少应包括以下内容：（1）计量数据库，包括计量仪器的台账数据、参表数据，历次的检定/校准数据、标准数据或样品数据、证书数据。该数据库是一个多模态数据库，是基于可寻找（Findability）、可访问（Accessibility）、可交互（Interoperability）、可再用（Reuse）、可保密（security），即FAIRS原则建立的混合云。（2）数字化的计量标准，用于量值传递和量值溯源。这些数字化的计量标准是机器可读类标准，通过授权可经网络自动传输到比对、检定或校准现场进行测量，并且这些标准都有唯一性数字识别的标识。（3）计量基标准器具的数字化。运用数字孪生、元宇宙和大模型及相关算法，将各类计量基准器具、标准器具孪生出数字化的大模型，包括操作系统、维修系统、检定/校准的运作系统等。（4）数字化的检定和校准管控系统。运用区块链、物联网、数字安防等技术建立起检定/校准的过程监控系统，该系统是一个自动控制系统，自校定、校准申请生效起到检定/校准过程结束，对过程的每一个步骤和细节进行识别监控，对不符合数字化检定规程、校准规范的会自动警示，提醒并指出错误、给出正确的操作步骤，对最终检定/校准过程的有效性给出结论，对检定/校准的结论给出电子证明。（5）数字化的量值传递和量值溯源链路。运用专用5G基站、北斗系统专用频道、专用的计量边缘计算，建立起我国专用的量值传递和量值溯源链路。泛链路是一条高速、高可靠性、高保密性、高安全性的国家数字计量基础设施。

数字量值传递和量值溯源体系是现代化质量基础设施的重要组成部分，将经历起步、发展、成熟和改进的建设过程，并随着量子技术和数字技术的不断发展而不断迭代升级，与量子技术一道成为量值传递和溯源体系扁平化的重要支柱。

数字化量传溯源实践

我国在数字化量传和溯源技术的研究和实践中已取得较丰硕的成果。

我国较早开展了数字多用表智能化计量技术研究，结合机械臂、机器视觉、传感器等智能传感建立无人值守全自动化校准系统。该系统应用“数字标签、计算机网络、智能识别与适配”技术，从产品识别、资源配置、装夹适配到数据采集分析，以智能化计量模式代替传统计量模式，初步实践人工智能与数字计量业务相融合。数字多用表自动校准系统提高了计量作业的标准化和效率，使传统计量校准作业方式得到改变，计量校准的技术能力得到全面提升。

我国正打造无人机巡检的新型智慧计量体系，计量工程师通过模拟5G天线场景，利用组合惯导系统进行测量，与受检无人机的测量数据比较，验证企业利用无人机进行5G天线巡检的可靠性。该项研究成功测试了无人机RTK实时动态定位准确度，以及内置卫星定位模块等系统，并开展了航拍、物流、测绘、监控、巡检、救灾、植保、农业等领域的无人机检测。

为解决“测不准”的问题，我国加强极值量计量技术研究，针对微纳光纤纤芯几何参量尺度小、测量准确性要求高、量值溯源难度大、实物标准量值单一等问题，研发出微纳纤芯显微干涉溯源系统，实现非接触微纳米纤芯的表面形貌重构与快速测量，提高检测准确度、效率和可溯源性。另一方面加强计量数据统计、分析和利用，研发出基于图像识别的手持式数字多用表校准系统，显著降低差错率。

为解决“测不了”的问题，我国在虚拟现实领域，加强智能化计量校准技术研究，充分发挥自有的国家光电成像及显示产品质检中心的平台作用，利用作为虚拟现实产业联盟单位的技术优势，制定了《虚拟现实/增强现实标准化白皮书》等多部标准。现已初步搭建了一套虚拟头戴显示产品画质检测系统，并进行了VR头显检测设备的研发。同时研究了一批基于机器视觉技术的自动检测设备及系统，旨在解决新领域的量值溯源问题。

市场监管总局作为计量行政主管部门，抢抓机遇、主动作为，积极部署和大力支持计量数字化转型，编制推动计量数据发展的指导意见，批准建立国家计量数据建设应用基地，设立数字计量、人工智能计量技术委员会，发布一批数字计量方面的计量技术规范，数字计量关键技术研究取得新成果，数字计量应用取得积极成效，成为新时代计量发展的新引擎。

数据采集与算法量传溯源技术

在数字化量值传递体系中，建立三维数字化计量模型并评价其尺寸信息，最终实现用于数字化计量是至关重要的环节。数据是数字计量的基础，在数据采集中，采集到的事实或统计内容与客体本身会有较大的差异，这种差异体现在定义的缺陷上和采集的有限性上。例如，关于长度的定义是建立在抽象概念点之上，然而抽象的点在现实生活中并不存在，因而在现实中也就无法测量抽象的点之间的距离。同样，由于采集设备的物理局限性，一般不能无限采集在空间和时间上有延绵特性的客体或现象，常常采用离散的方式采集，这就必须遵循奈奎斯特（Harry Nyquist）采样定律，使获得的数据在一定程度上能够满足质量要求。

由于各专业的局限性，对于数据采集目的最终实现，应引入计量基标准建立的技术方法开展，例如，采用测量不确定度的评定方法对方案本身进行定量评估。相较于人工采集，设备采集的数据质量相对较高。但就同一设备而言，存在随着时空改变而导致采集质量下降的情况，例如，电能表在使用一段时间后就需要更换，或是在运行一段时间后才能达到精准；同时，也存在不同设备在同一时空下采集质量不同的情况。设备一般分为3类：第一类设备为非量化数据采集设备，例如家用照相机、摄像机或录音机等；第二类设备为非计量类量化数据采集设备，例如家用体重秤；第三类设备为计量设备，例如电能表、水表、燃气表等。在这3类设备中，计量设备采集的数据质量最高，这是因为计量设备依据法律法规进行周期性检定/校准，从而较为有效地保证了计量设备的稳定性、可靠性和量值的溯源性；在第二类中，设备采集的数据质量较计量设备略差，这是因为这类设备所采集的数据只具有参考性意义，一般不宜用于科学研究；在第一类中，设备采集的数据主要用于定性判断。随着对数据质量要求的不断提升，第二类和第一类设备数据采用数字计量理论进行全方位研究成为计量学研究的重要内容。

数据的计算分为两个阶段：数据采集时的计算和数据采集后的计算。当数据采集时，一般是从连续的无限中提取有限可表示信息，这就会导致数据的损失。数据采样频率越高和数据表示的准确度越高，对客体或现象的刻画就越精准，通常用采样率、字长和测量不确定度来表述。为了获得较高的数据质量，一般都采用预处理的方式进行，比如在电子计价秤中为了获得稳定的零点数据，采用了去噪、零点漂移的算法进行补偿。由于这类算法对数据采集有很大影响，应在投入使用前进行计量。在数据采集后，需要进行分析，计算机内所使用的加减乘除都是有限字长，还会带来数据上的损失，如两个变量的除法运算，当分母为0时，计算机会报错。为了避免这一问题，程序员往往会加一个自定义的微小量，在计算结果中引入不确定度。因此，这类算法对数据分析有很大影响，也应在投入前进行计量。随着深度学习等人工智能技术的发展，科学家和应用工程师采用各种算法从大数据中提取有用结论，但是算法结论的科学性、准确性和可靠性却需要采用技术手段进行评估，为此，需要开展算法溯源的数字计量研究。

随着人工智能技术的发展，由软件控制的计量器具的占比已迅速超越95%，与信息技术紧密结合的新型设备不断涌现，推动着科学技术不断创新。作为人类思维的拓展，软件具有低成本、智能化、功能复杂和易替代等优点，但从计量角度而言，也存在着欺骗性使用、Bug不易发现、算法的正确性及稳定性较差、法律法规依从性较差等问题。因此，随着对计量器具软件产品质量要求的不断提高和软件工程技术的发展，软件测评成为计量器具软件生产和使用中的重要环节。

我国制定了JJF 1182—2018《计量器具软件测评指南》，在计量器具软件的计量特性功能测评中，利用测试用例，将被验证算法的计算结果与可供参考的期望值进行比较，通过判断是否在最大允许误差范围内，给出算法是否正确的验证结果。从计量上讲，该验证方法属于定性判断，很少涉及定量，即使涉及定量，也没有对量值进行溯源，不能完全满足计量保障量值准确可靠的要求。为了解决这一问题，需要以算法对应的软件为被测对象，软件的输出量为被测量，测量不确定度评定为评价手段，提出一种将算法软件输出量溯源至现有计量基标准、标准参考数据或算法标准的算法溯源的方法，从而基于计量技术对算法软件输出量的准确可靠性进行精准刻画。算法溯源是通过一条具有规定不确定度的不间断的比较链，使算法软件的输出量能够与规定的参考标准（计量基标准、标准参考数据或算法标准）相联系。算法溯源中的被测对象为基于算法形成的软件，包括计量数字化过程中计量器具检定/校准中所涉及的一些算法软件和未来数字计量化过程中有溯源需求的算法软件。

算法溯源中的被测量为算法软件的输出量，该输出量一般分为3类，分别为：计量量值（如手机测距软件中的长度、数字指示秤软件中的质量、化学分析软件中的浓度等）、基于计量量值的定性判断（如基于深度学习算法判断临床质控数据是否合格等）、未来数字计量化过程中将纳入计量范畴的输出量（如人脸识别算法的输出量、行人重识别算法的输出量）。上述输出量可溯源至计量基标准或由计量标准形成的标准参考数据或基于上述标准参考数据模型生成的理论标准参考数据或算法标准。在算法溯源中，相同的算法可能对应不同的软件，相同的输出量也可能由不同的算法实现，因此会对算法软件的输出量的准确性和可靠性产生影响。例如，在多点平均中，采用3点平均、5点平均、100点平均属于3种不同的算法，显然这3种算法的准确性和可靠性是不相同的。基于上述软件特有的原因，需要引入测量不确定度评定方法，对算法软件输出量的量值进行测量不确定度评定。

面向异构硬件设备、不同算法、不同用户在算力需求等方面的差异，围绕通用计算能力、智能计算能力、计算能效、网络能力、存储能力、计算安全等维度，我国正在研究算力内涵的科学表征体系、计量体系与算力性能的科学评价方法，形成算力数字计量溯源体系和架构，构建算力的数字计量方法与模型工具，为算力调度、算力交易与计费奠定基础。目前关于算力的数字计量的研究主要集中于：（1）服务器算力数字计量技术研究，围绕服务器的 CPU 整点运算能力、浮点运算能力、整型并发速率、浮点并发速率，GPU 高并行、高密集计算能力、训练能力、推理能力，以及内存、存储组件、能效等维度，研究服务器算力数字计量关键技术与评价模型，构建服务器计算空间关键性能的数字计量模型与计量工具。（2）数据中心算力数字计量技术研究，围绕数据中心的通用算力、高性能算力、存储能力、网络能力、数据中心算效等维度，研究数据中心算力数字计量体系架构与模型工具，构建数据中心计算空间关键性能的数字计量模型与计量工具。

另外，计量活动产生的原始数据及其衍生数据，是国家大数据体系的重要组成部分，也是重要基础性战略资源。我国应加快推动计量数据关键技术研究，强化计量数据与量子信息、先进计算、未来网络等前沿技术融合发展，加强计量数据关键共性技术攻关和应用。服务国家重大战略，加强标准参考数据规范化建设，建立国家标准参考数据库，加强计量数据安全保障能力建设，建立可靠的计量数据容灾备份工作机制，保障计量数据安全。大力推动计量数据建设和应用，在生命健康、装备制造、食品安全、环境监测、气候变化等领域培育一批计量数据建设应用基地，建设国家计量数据中心和国家工业计量基础数据库。瞄准计量数字化关键领域，构建开放协同创新体系，集中力量推进计量数字化核心技术攻关，加强数字国际单位制建设，推进量子计量基准和嵌入式、芯片级计量标准等计量数字化技术研究，加快实现我国高水平计量自立自强。规范引导计量器具的智能化、网络化发展，主动研究和把握计量器具数字化转型发展规律，积极推动量子芯片、物联网、区块链、人工智能等新技术在计量测试设备中的应用，加强高端仪器设备核心算法研究，打造自主可控的“国产大脑”。提高计量体系全流程、全要素的数字化水平，从科学计量到法制计量、民生计量、产业计量的整个计量链条中，深入应用新一代信息技术，研究计量基准、计量标准及传感器的数字建模技术，推进计量标准智能化、数字化改造，加快推广数字计量证书，逐步实现计量证书的机器可读，建立一批智慧计量实验室。

END

来源：《中国计量》杂志2024年第10期

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